主成分分析和因子分析有什么差异？？
问题：主成分分析与因子分析有什么差异？回答：主成分分析与因子分析都是常用的处理变量复杂性的有效方法，两者有着明显差异，如下图所示：由图容易理解：主成分分析（PCA）是的主成分PC1和PC2是（X1-X5）的线性组合；因子分析中（FA），因子被当作是观测变量的的结构基础或者“原因”，而不是它们的线性组合。代表观测变量方差的误差无法用因子解释。图中的圈圈表示因子和误差无法直接观测，但可以通过变量间的相互关系推导得到。
关于两者之间详细地描述和基于R语言的实现，请伙伴们参阅《R语言实战》第十二章主成分和因子分析的内容。
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